原文:计算两向量的欧式距离,余弦相似度

余弦相似度: 两者相同的地方,就是在机器学习中都可以用来计算相似度,但是两者的含义有很大差别,以我的理解就是: 前者是看成坐标系中两个点,来计算两点之间的距离 后者是看成坐标系中两个向量,来计算两向量之间的夹角。 前者因为是点,所以一般指位置上的差别,即距离 后者因为是向量,所以一般指方向上的差别,即所成夹角。 如下图所示: 数据项A和B在坐标图中当做点时,两者相似度为距离dist A,B ,可 ...

2017-07-06 17:42 0 1587 推荐指数:

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相似计算(余弦距离/欧式距离)

1.余弦距离 适用场景:余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异。 举例:如某T恤从100块降到了50块(A(100,50)),某西装从1000块降到了500块(B(1000,500)),那么T恤和西装都是降价了50%,者的价格变动趋势一致,可以用余弦 ...

Mon Sep 30 23:21:00 CST 2019 0 792
欧式距离余弦相似

1)概述   者都是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响,所以一般需要先进行标准化,同时距离越大,个体间差异越大;   空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度的影响,余弦值落于区间[-1,1],值越大,差异越小。 2)计算公式   欧氏距离(也叫欧几里得 ...

Wed Apr 09 22:50:00 CST 2014 0 4278
余弦相似计算

余弦相似计算 余弦相似向量空间中向量夹角的余弦值作为衡量个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0,也就是向量相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

Thu Mar 22 04:53:00 CST 2018 1 38374
余弦相似余弦距离的推导与理解

1 余弦相似 余弦相似是通过测量向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似.0角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而向量之间角度的余弦值确定了向量是否指向同一个方向.向量的指向相同时,余弦相似为1,当向量的夹角是90时,余弦 ...

Fri Jul 12 00:00:00 CST 2019 0 3713
余弦距离欧式距离

一、概念 余弦相似余弦距离:1-cos(A,B) 欧式距离: 二、者之间的关系 当向量的模长是经过归一化的,此时欧氏距离余弦距离有着单调的关系: 在此场景下,如果选择距离最小(相似最大)的近邻,那么使用余弦相似和欧氏距离的结果是相同的。 推导 ...

Fri Jan 04 20:08:00 CST 2019 0 5907
 
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